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[期刊] 统计与决策
[作者]
周德强
DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型都是针对小样本进行预测的方法,文章根据DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型结构特点上的相似性,将LS-SVM算法引入DDGM(1,1)模型,构建了一种基于DDGM(1,1)与LS-SVM算法融合的预测模型。该模型基于DDGM(1,1)模型作为建模原型,利用LS-SVM算法优化了DDGM(1,1)模型的参数估计方法,增强模型的推广性。实验表明,新模型充分发挥两种小样本预测技术的各自优势,实现了优势互补,对近似非齐次指数时间序列的预测具有较高精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江雨燕 邵金 陈梦凯 王付宇
由于金融时间序列具有高度非线性、不稳定性等特点，单一预测模型的预测精度受限。文章将集成经验模态分解（EEMD）技术和长短期记忆网络（LSTM）相结合，同时融入麻雀搜索算法（SSA）优化神经网络参数，构建了EEMD-SSA-LSTM混合预测模型。首先将该金融时间序列进行EEMD分解，其次将分解所得的各IMF分量与残差项输入到SSA优化后的LSTM网络进行逐个预测，最后通过累加得到最终预测结果。以上证指数价格为研究对象进行实证分析，结果表明，所提出的混合预测模型的MAPE、RMSE、MAE分别为0.0122、0.3278、0.2681，具有更高的预测精度与适用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张欢 蒋佐斌 陈杨林
基于SAS软件系统,运用GARCH模型分析方法模拟美国CRB能源价格指数对数序列波动情况。实证结果表明:CRB能源价格指数对数序列存在自相关性和异方差性;用GARCH(1,1)模型能较好的模拟CRB能源价格指数波动特征。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李长春 陈友军
为避免传统灰色预测模型从差分到微分之间转换产生的跳跃误差，更好地挖掘数据序列发展变化的内在规律，结合离散灰色建模方法和直接建模思想，引入时间二次项，构建了一种含非线性时变参数的近似非齐次直接离散灰色模型NDDGM(1，1，k，k2)。将传统灰色模型的适用范围拓展到近似非齐次指数序列、指数线性组合型序列、指数抛物组合型序列、三次曲线型序列。从理论上证明了新模型对指数抛物组合型、三次曲线型序列具有白化重合性。最后通过五类不同特征序列的数值模拟和对软土地基沉降及我国汽车制造业天然气消耗总量的预测分析，结果表明新模型显著提高了灰色模型的模拟和预测精度，验证了其有效性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王巍 赵国杰 毕星
文章针对金融时间序列变化复杂、难以用单一智能方法进行有效预测的问题,提出了一种新的基于经验模式分解、支持向量回归和粒子群优化的混合智能预测模型。经验模式分解能将非平稳时间序列按其内在的时间特征尺度自适应地分解为多个基本模式分量,根据这些分量各自趋势变化的剧烈程度选择不同的核函数进行支持向量回归预测,最后通过粒子群优化算法对各预测分量进行加权组合,得到原始序列的准确预测值。证券市场实证研究表明该模型可以准确预测金融时间序列。
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈建荣 高霞
时间序列模型是分析与预测复杂系统的常用方法。与多维分析和系统分析不同,时间序列模型仅考虑单一指标,不考虑系统内各种相互作用的因素,将系统看作一种按照某种规律演化,沿着一
[期刊] 统计与决策
[作者]
次必聪 张品一
对金融时间序列的精准预测是经济政策制定者以及投资者关注的重点。文章选用道琼斯工业指数、上海证券综合指数以及伦敦金价格指数作为金融时间序列的代表，以非线性组合的方式，构造了一种新的ARIMA-LSTM组合模型，对三种金融时间序列进行预测，并将ARIMA模型、LSTM模型和线性组合模型作为对照模型，比较不同模型预测的准确性。实证结果表明，所构建的非线性组合预测模型较对照组的单一预测模型和线性组合预测模型均存在普遍的优势。在短期、中期和长期三个预测区间内，非线性组合模型相较于对照组模型的优势随着预测区间的变长而扩大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王宏智 高学东
近似非齐次指数增长离散灰色模型DGM(1,1)解决了原模型的固有偏差问题,但在解决现实中有阶跃扰动、大波动变化的初始序列的时候预测结果依然存在明显的偏差。文章在近似非齐次指数增长离散灰色模型中引入残差,构建偏差修正序列,并以其为初始序列重构预测模型,分情况对预测结果进行修正。通过算例进行比较分析,验证了改进模型的精确性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈金先
文章从科学性、可操作性角度对当今适用于市场营销预测的多种时间序列预测模型进行了归纳总结,在此基础上对2001~2010年我国二手车销售量情况进行分析并对未来年份的销售情况进行预测,同时对提出的多种模型进行精度检验。
关键词：
市场营销 时间序列 预测模型 精度检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢合亮 张砣
时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响。文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正。结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度。
关键词：
收益率 沪深300指数 预测 高频交易
[期刊] 预测
[作者]
唐黎 潘和平 姚一永
本文提出一种金融时间序列预测的数据降维与信息融合计算智能模型-PANK模型。该模型由三个部分组成:(1)主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),用于减少冗余信息;(2)仿射传播聚类(Affinity Prop-agation,AP),用于找到聚类中心和相应的聚类作为特征提取;(3)嵌套式k-最邻近元(Nested k-Nearest Neighbor,Nested KNN)用于回归预测。PANK模型先采用滑动窗口技术截取最近期的金融时间序列作为输入数据,再经过PCA减少冗余信息,提取富含有效信息的主成分,并将其放入AP中进行聚类,最后采用两层嵌套式NestedKNN预测。本文特别提出了一种新的嵌套式Nested KNN,可以有效解决KNN中的两个主要问题:计算量大和不均衡样本问题。通过对模型在欧元兑美元汇率和中国沪深300股指上的实证,结果表明PANK预测模型可达到80%的最佳命中率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢合亮 张砣
时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响。文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正。结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度。
关键词：
收益率 沪深300指数 预测 高频交易
[期刊] 统计与决策
[作者]
田宗浩 顾国华 王鹏 王常青
文章通过分析传统的加权模糊时间序列模型和广义模糊时间序列模型,指出了需要考虑的模糊状态的确定方法和建立模糊关系矩阵中的不足。结合模糊集理论中λ强截集的性质,重新定义所要考虑隶属度对应的模糊状态和模糊逻辑关系矩阵的建立过程,建立基于λ强截集的广义模糊时间序列模型。以Alabama大学22年的入学人数为例,利用均方误差MSE和泰尔不等系数TIC对比分析本文提出模型与传统加权模型和广义模型的预测精度以及考虑λ取不同阈值时模型预测精度的变化情况,验证本文建立模型的可行性和有效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
李宝慧
Inthisarticle,theauthorconstructslinearandnon lineartimeseriesmodel,autore gressivemodel,thresholdautoregressivemodelandsparse coefficientautoregressive modelforChina’ssocialconsumptionindexessincereform ,andmakesforecastingand testingtothesocialconsumptionindexof 1997withthreekindsofmodels .
关键词：
时间序列模型 社会消费品指数 预测
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